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fine-grained differences
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基礎模型的低資源視覺挑戰
该研究探索低资源图像任务的挑战，并介绍一种基于生成模型、局部区域编码和注意力机制的简单基准解决方案，该解决方案在低资源数据源上相比于常见的转移学习、数据增强和细粒度方法具有更好的基准效果。
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6 months ago
VL-CheckList：使用对象、属性和关系评估预训练的视觉语言模型
介绍了一种名为 VL-CheckList 的框架来评估 VLP 模型的能力，进而分析了七种热门 VLP 模型的优劣之处，并提出了构建更好的 VLP 模型的研究方向。
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2 years ago
EMNLP
无需监督学习排名检测细粒度跨语义差异
本文介绍了一个训练多语言 BERT 模型的策略，通过学习排列变异的不同粒度的合成样本来提高细粒度语义差异的预测和注释。本文还推出一个新的数据集，旨在评估我们的模型在英语 - 法语两种语言之间的语义分歧上的标注效果。结果表明，相对于强的句子级
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4 years ago
EMNLP
神经自然主义者：生成细粒度图像比较
介绍了一个名为 Birds-to-Words 的新数据集，包含用自然语言描述鸟类的语句，使用了一种新的分层抽样方法，提出了一个名为神经博物学家（Neural Naturalist）的模型来生成，评估结果表明，神经模型具有用自然语言解释视觉嵌
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5 years ago
ShapeGlot: 学习形状区分的语言
本文研究了细微的物体形态差异在语言中的表达方式，通过图像和三维模型构建了大规模的数据集，利用神经网络进行理解和表达，实现了零样本迁移学习并探究了物体形态与语言结构在物体差异中的关系。
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5 years ago
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